C# 几种数据库的大数据批量插入

简介: 转载:http://www.cnblogs.com/luluping/archive/2012/08/09/2629515.html 在之前只知道SqlServer支持数据批量插入,殊不知道Oracle、SQLite和MySql也是支持的,不过Oracle需要使用Orace.DataAccess驱动,今天就贴出几种数据库的批量插入解决方法。

转载:http://www.cnblogs.com/luluping/archive/2012/08/09/2629515.html

在之前只知道SqlServer支持数据批量插入,殊不知道Oracle、SQLite和MySql也是支持的,不过Oracle需要使用Orace.DataAccess驱动,今天就贴出几种数据库的批量插入解决方法。

首先说一下,IProvider里有一个用于实现批量插入的插件服务接口IBatcherProvider,此接口在前一篇文章中已经提到过了。

复制代码
复制代码
/// <summary>
    /// 提供数据批量处理的方法。
    /// </summary> public interface IBatcherProvider : IProviderService { /// <summary> ///<see cref="DataTable"/> 的数据批量插入到数据库中。 /// </summary> /// <param name="dataTable">要批量插入的 <see cref="DataTable"/></param> /// <param name="batchSize">每批次写入的数据量。</param> void Insert(DataTable dataTable, int batchSize = 10000); }
复制代码
复制代码

一、SqlServer数据批量插入

SqlServer的批量插入很简单,使用SqlBulkCopy就可以,以下是该类的实现:

复制代码
复制代码
/// <summary>
    /// 为 System.Data.SqlClient 提供的用于批量操作的方法。
    /// </summary> public sealed class MsSqlBatcher : IBatcherProvider { /// <summary> /// 获取或设置提供者服务的上下文。 /// </summary> public ServiceContext ServiceContext { get; set; } /// <summary> ///<see cref="DataTable"/> 的数据批量插入到数据库中。 /// </summary> /// <param name="dataTable">要批量插入的 <see cref="DataTable"/></param> /// <param name="batchSize">每批次写入的数据量。</param> public void Insert(DataTable dataTable, int batchSize = 10000) { Checker.ArgumentNull(dataTable, "dataTable"); if (dataTable.Rows.Count == 0) { return; } using (var connection = (SqlConnection)ServiceContext.Database.CreateConnection()) { try { connection.TryOpen(); //给表名加上前后导符 var tableName = DbUtility.FormatByQuote(ServiceContext.Database.Provider.GetService<ISyntaxProvider>(), dataTable.TableName); using (var bulk = new SqlBulkCopy(connection, SqlBulkCopyOptions.KeepIdentity, null) { DestinationTableName = tableName, BatchSize = batchSize }) { //循环所有列,为bulk添加映射 dataTable.EachColumn(c => bulk.ColumnMappings.Add(c.ColumnName, c.ColumnName), c => !c.AutoIncrement); bulk.WriteToServer(dataTable); bulk.Close(); } } catch (Exception exp) { throw new BatcherException(exp); } finally { connection.TryClose(); } } } }
复制代码
复制代码

以上没有使用事务,使用事务在性能上会有一定的影响,如果要使用事务,可以设置SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction。

二、Oracle数据批量插入

System.Data.OracleClient不支持批量插入,因此只能使用Oracle.DataAccess组件来作为提供者。

复制代码
复制代码
/// <summary>
    /// Oracle.Data.Access 组件提供的用于批量操作的方法。
    /// </summary> public sealed class OracleAccessBatcher : IBatcherProvider { /// <summary> /// 获取或设置提供者服务的上下文。 /// </summary> public ServiceContext ServiceContext { get; set; } /// <summary> ///<see cref="DataTable"/> 的数据批量插入到数据库中。 /// </summary> /// <param name="dataTable">要批量插入的 <see cref="DataTable"/></param> /// <param name="batchSize">每批次写入的数据量。</param> public void Insert(DataTable dataTable, int batchSize = 10000) { Checker.ArgumentNull(dataTable, "dataTable"); if (dataTable.Rows.Count == 0) { return; } using (var connection = ServiceContext.Database.CreateConnection()) { try { connection.TryOpen(); using (var command = ServiceContext.Database.Provider.DbProviderFactory.CreateCommand()) { if (command == null) { throw new BatcherException(new ArgumentException("command")); } command.Connection = connection; command.CommandText = GenerateInserSql(ServiceContext.Database, command, dataTable); command.ExecuteNonQuery(); } } catch (Exception exp) { throw new BatcherException(exp); } finally { connection.TryClose(); } } } /// <summary> /// 生成插入数据的sql语句。 /// </summary> /// <param name="database"></param> /// <param name="command"></param> /// <param name="table"></param> /// <returns></returns> private string GenerateInserSql(IDatabase database, DbCommand command, DataTable table) { var names = new StringBuilder(); var values = new StringBuilder(); //将一个DataTable的数据转换为数组的数组 var data = table.ToArray(); //设置ArrayBindCount属性 command.GetType().GetProperty("ArrayBindCount").SetValue(command, table.Rows.Count, null); var syntax = database.Provider.GetService<ISyntaxProvider>(); for (var i = 0; i < table.Columns.Count; i++) { var column = table.Columns[i]; var parameter = database.Provider.DbProviderFactory.CreateParameter(); if (parameter == null) { continue; } parameter.ParameterName = column.ColumnName; parameter.Direction = ParameterDirection.Input; parameter.DbType = column.DataType.GetDbType(); parameter.Value = data[i]; if (names.Length > 0) { names.Append(","); values.Append(","); } names.AppendFormat("{0}", DbUtility.FormatByQuote(syntax, column.ColumnName)); values.AppendFormat("{0}{1}", syntax.ParameterPrefix, column.ColumnName); command.Parameters.Add(parameter); } return string.Format("INSERT INTO {0}({1}) VALUES ({2})", DbUtility.FormatByQuote(syntax, table.TableName), names, values); } }
复制代码
复制代码

以上最重要的一步,就是将DataTable转为数组的数组表示,即object[][],前数组的上标是列的个数,后数组是行的个数,因此循环Columns将后数组作为Parameter的值,也就是说,参数的值是一个数组。而insert语句与一般的插入语句没有什么不一样。

三、SQLite数据批量插入

SQLite的批量插入只需开启事务就可以了,这个具体的原理不得而知。

复制代码
复制代码
public sealed class SQLiteBatcher : IBatcherProvider
    {
        /// <summary> /// 获取或设置提供者服务的上下文。 /// </summary> public ServiceContext ServiceContext { get; set; } /// <summary> ///<see cref="DataTable"/> 的数据批量插入到数据库中。 /// </summary> /// <param name="dataTable">要批量插入的 <see cref="DataTable"/></param> /// <param name="batchSize">每批次写入的数据量。</param> public void Insert(DataTable dataTable, int batchSize = 10000) { Checker.ArgumentNull(dataTable, "dataTable"); if (dataTable.Rows.Count == 0) { return; } using (var connection = ServiceContext.Database.CreateConnection()) { DbTransaction transcation = null; try { connection.TryOpen(); transcation = connection.BeginTransaction(); using (var command = ServiceContext.Database.Provider.DbProviderFactory.CreateCommand()) { if (command == null) { throw new BatcherException(new ArgumentException("command")); } command.Connection = connection; command.CommandText = GenerateInserSql(ServiceContext.Database, dataTable); if (command.CommandText == string.Empty) { return; } var flag = new AssertFlag(); dataTable.EachRow(row => { var first = flag.AssertTrue(); ProcessCommandParameters(dataTable, command, row, first); command.ExecuteNonQuery(); }); } transcation.Commit(); } catch (Exception exp) { if (transcation != null) { transcation.Rollback(); } throw new BatcherException(exp); } finally { connection.TryClose(); } } } private void ProcessCommandParameters(DataTable dataTable, DbCommand command, DataRow row, bool first) { for (var c = 0; c < dataTable.Columns.Count; c++) { DbParameter parameter; //首次创建参数,是为了使用缓存 if (first) { parameter = ServiceContext.Database.Provider.DbProviderFactory.CreateParameter(); parameter.ParameterName = dataTable.Columns[c].ColumnName; command.Parameters.Add(parameter); } else { parameter = command.Parameters[c]; } parameter.Value = row[c]; } } /// <summary> /// 生成插入数据的sql语句。 /// </summary> /// <param name="database"></param> /// <param name="table"></param> /// <returns></returns> private string GenerateInserSql(IDatabase database, DataTable table) { var syntax = database.Provider.GetService<ISyntaxProvider>(); var names = new StringBuilder(); var values = new StringBuilder(); var flag = new AssertFlag(); table.EachColumn(column => { if (!flag.AssertTrue()) { names.Append(","); values.Append(","); } names.Append(DbUtility.FormatByQuote(syntax, column.ColumnName)); values.AppendFormat("{0}{1}", syntax.ParameterPrefix, column.ColumnName); }); return string.Format("INSERT INTO {0}({1}) VALUES ({2})", DbUtility.FormatByQuote(syntax, table.TableName), names, values); } }
复制代码
复制代码

 四、MySql数据批量插入

复制代码
复制代码
 /// <summary>
    /// 为 MySql.Data 组件提供的用于批量操作的方法。
    /// </summary> public sealed class MySqlBatcher : IBatcherProvider { /// <summary> /// 获取或设置提供者服务的上下文。 /// </summary> public ServiceContext ServiceContext { get; set; } /// <summary> ///<see cref="DataTable"/> 的数据批量插入到数据库中。 /// </summary> /// <param name="dataTable">要批量插入的 <see cref="DataTable"/></param> /// <param name="batchSize">每批次写入的数据量。</param> public void Insert(DataTable dataTable, int batchSize = 10000) { Checker.ArgumentNull(dataTable, "dataTable"); if (dataTable.Rows.Count == 0) { return; } using (var connection = ServiceContext.Database.CreateConnection()) { try { connection.TryOpen(); using (var command = ServiceContext.Database.Provider.DbProviderFactory.CreateCommand()) { if (command == null) { throw new BatcherException(new ArgumentException("command")); } command.Connection = connection; command.CommandText = GenerateInserSql(ServiceContext.Database, command, dataTable); if (command.CommandText == string.Empty) { return; } command.ExecuteNonQuery(); } } catch (Exception exp) { throw new BatcherException(exp); } finally { connection.TryClose(); } } } /// <summary> /// 生成插入数据的sql语句。 /// </summary> /// <param name="database"></param> /// <param name="command"></param> /// <param name="table"></param> /// <returns></returns> private string GenerateInserSql(IDatabase database, DbCommand command, DataTable table) { var names = new StringBuilder(); var values = new StringBuilder(); var types = new List<DbType>(); var count = table.Columns.Count; var syntax = database.Provider.GetService<ISyntaxProvider>(); table.EachColumn(c => { if (names.Length > 0) { names.Append(","); } names.AppendFormat("{0}", DbUtility.FormatByQuote(syntax, c.ColumnName)); types.Add(c.DataType.GetDbType()); }); var i = 0; foreach (DataRow row in table.Rows) { if (i > 0) { values.Append(","); } values.Append("("); for (var j = 0; j < count; j++) { if (j > 0) { values.Append(", "); } var isStrType = IsStringType(types[j]); var parameter = CreateParameter(database.Provider, isStrType, types[j], row[j], syntax.ParameterPrefix, i, j); if (parameter != null) { values.Append(parameter.ParameterName); command.Parameters.Add(parameter); } else if (isStrType) { values.AppendFormat("'{0}'", row[j]); } else { values.Append(row[j]); } } values.Append(")"); i++; } return string.Format("INSERT INTO {0}({1}) VALUES {2}", DbUtility.FormatByQuote(syntax, table.TableName), names, values); } /// <summary> /// 判断是否为字符串类别。 /// </summary> /// <param name="dbType"></param> /// <returns></returns> private bool IsStringType(DbType dbType) { return dbType == DbType.AnsiString || dbType == DbType.AnsiStringFixedLength || dbType == DbType.String || dbType == DbType.StringFixedLength; } /// <summary> /// 创建参数。 /// </summary> /// <param name="provider"></param> /// <param name="isStrType"></param> /// <param name="dbType"></param> /// <param name="value"></param> /// <param name="parPrefix"></param> /// <param name="row"></param> /// <param name="col"></param> /// <returns></returns> private DbParameter CreateParameter(IProvider provider, bool isStrType, DbType dbType, object value, char parPrefix, int row, int col) { //如果生成全部的参数,则速度会很慢,因此,只有数据类型为字符串(包含'号)和日期型时才添加参数 if ((isStrType && value.ToString().IndexOf('\'') != -1) || dbType == DbType.DateTime) { var name = string.Format("{0}p_{1}_{2}", parPrefix, row, col); var parameter = provider.DbProviderFactory.CreateParameter(); parameter.ParameterName = name; parameter.Direction = ParameterDirection.Input; parameter.DbType = dbType; parameter.Value = value; return parameter; } return null; } }
复制代码
复制代码

MySql的批量插入,是将值全部写在语句的values里,例如,insert batcher(id, name) values(1, '1', 2, '2', 3, '3', ........ 10, '10')。

五、测试

接下来写一个测试用例来看一下使用批量插入的效果。

复制代码
复制代码
[Test]
        public void TestBatchInsert()
        {
            Console.WriteLine(TimeWatcher.Watch(() => InvokeTest(database => { var table = new DataTable("Batcher"); table.Columns.Add("Id", typeof(int)); table.Columns.Add("Name1", typeof(string)); table.Columns.Add("Name2", typeof(string)); table.Columns.Add("Name3", typeof(string)); table.Columns.Add("Name4", typeof(string)); //构造100000条数据 for (var i = 0; i < 100000; i++) { table.Rows.Add(i, i.ToString(), i.ToString(), i.ToString(), i.ToString()); } //获取 IBatcherProvider var batcher = database.Provider.GetService<IBatcherProvider>(); if (batcher == null) { Console.WriteLine("不支持批量插入。"); } else { batcher.Insert(table); } //输出batcher表的数据量 var sql = new SqlCommand("SELECT COUNT(1) FROM Batcher"); Console.WriteLine("当前共有 {0} 条数据", database.ExecuteScalar(sql)); }))); }
复制代码
复制代码

以下表中列出了四种数据库生成10万条数据各耗用的时间

数据库

耗用时间

MsSql 00:00:02.9376300
Oracle 00:00:01.5155959
SQLite 00:00:01.6275634
MySql 00:00:05.4166891
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
存储 关系型数据库 MySQL
大数据新视界 --面向数据分析师的大数据大厂之 MySQL 基础秘籍:轻松创建数据库与表,踏入大数据殿堂
本文详细介绍了在 MySQL 中创建数据库和表的方法。包括安装 MySQL、用命令行和图形化工具创建数据库、选择数据库、创建表(含数据类型介绍与选择建议、案例分析、最佳实践与注意事项)以及查看数据库和表的内容。文章专业、严谨且具可操作性,对数据管理有实际帮助。
大数据新视界 --面向数据分析师的大数据大厂之 MySQL 基础秘籍:轻松创建数据库与表,踏入大数据殿堂
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案
本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)
本文深入介绍 MySQL 数据库 SQL 语句调优方法。涵盖分析查询执行计划,如使用 EXPLAIN 命令及理解关键指标;优化查询语句结构,包括避免子查询、减少函数使用、合理用索引列及避免 “OR”。还介绍了索引类型知识,如 B 树索引、哈希索引等。结合与 MySQL 数据库课程设计相关文章,强调 SQL 语句调优重要性。为提升数据库性能提供实用方法,适合数据库管理员和开发人员。
|
关系型数据库 MySQL 大数据
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例(2-2)
本文延续前篇,深入探讨 MySQL 数据库 SQL 语句调优进阶策略。包括优化索引使用,介绍多种索引类型及避免索引失效等;调整数据库参数,如缓冲池、连接数和日志参数;还有分区表、垂直拆分等其他优化方法。通过实际案例分析展示调优效果。回顾与数据库课程设计相关文章,强调全面认识 MySQL 数据库重要性。为读者提供综合调优指导,确保数据库高效运行。
|
12月前
|
机器学习/深度学习 传感器 分布式计算
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
715 14
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
ODPS在某公共数据项目上的实践
本项目基于公共数据定义及ODPS与DataWorks技术,构建一体化智能化数据平台,涵盖数据目录、归集、治理、共享与开放六大目标。通过十大子系统实现全流程管理,强化数据安全与流通,提升业务效率与决策能力,助力数字化改革。
481 4
|
机器学习/深度学习 运维 监控
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
1160 0
|
12月前
|
传感器 人工智能 监控
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
358 14
|
12月前
|
机器学习/深度学习 传感器 监控
吃得安心靠数据?聊聊用大数据盯紧咱们的餐桌安全
吃得安心靠数据?聊聊用大数据盯紧咱们的餐桌安全
369 1

热门文章

最新文章